A Network Isolation Analysis in Xen

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1 A Network Isolation Analysis in Xen PRESENTA M.C. Violeta Medina Rios Dr. Juan Manuel García García División de Estudios de Posgrado Facultad de Ingeniería Eléctrica Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Junio, 2009

2 Introducción Aislamiento, característica importante de un Monitor de Máquina Virtual (MMV). Sistema bien aislado, la degradación de rendimiento de una máquina virtual (MV) no afecta a otras MVs que comparten el mismo equipo. Aislamiento de falla Aislamiento de rendimiento En este artículo, se presenta un análisis de aislamiento de red usando como MMV, Xen en tres diferentes pruebas.

3 Introducción Virtualización, técnica de división de recursos de un servidor en múltiples e independientes ambientes de ejecución. Líneas principales: Virtualización completa Paravirtualización Virtualización a nivel sistema operativo Virtualización Nativa

4 Introducción Ataques de Denegación de Servicios (DoS), irrumpen o bloquean completamente el servicio para los usuarios legítimos, redes, sistemas y otros recursos. Existen varias formas de ataques de DoS: SYN flood, ICMP flood, UDP flood, etc. En este trabajo se simularon ataques de denegación de servicios.

5 Trabajos Relacionados Comparación de rendimiento de Xen contra Linux Nativo y contra otros VMM, tales como VMWare [15]. Análisis de algunos VMM en un ambiente clusterizado contra Linux nativo [2]. Análisis i de aislamiento i de rendimiento. i Pruebas intensivas sobre CPU, memoria, disco, envío/recepción de paquetes UDP, bombas fork en diferentes ambientes virtualizados [16]. Comparación de aislamiento de rendimiento entre Xen y KVM [17].

6 Escenario de Pruebas Ubuntu 8.04 Ubuntu 8.04 Ubuntu 8.04 Ubuntu 8.04 Xen como MMV 4 Máquinas virtuales usando imágenes de Ubuntu 8.04 Switch Gigabit Laptop Servidor Servidor 2 procesadores Quad-core 2.0 GHz 3 GB memoria RAM 72 GB Disco duro Debian 4.0 SO base Laptop 1 procesador Pentium M 2.0 GHz 2 GB memoria RAM 80 GB Disco duro Debian 4.0 SO base

7 Experimentos Se aplicaron tres diferentes pruebas de estrés en una máquina virtual. Para calcular el porcentaje de degradación en el ancho de banda durante las pruebas, se calculó el rendimiento sin carga. Throughput promedio sin carga en las máquinas virtuales MV1 MV2 MV3 MV4 Throughput (10 6 bits/seg)

8 Experimentos. Ataque SYN Flood/Web Throughput (10 6 bits/seg ) promedio en máquinas virtuales durante ataques de denegación de servicios MV Estresada VM1 VM2 VM3 Resultados SYN Flood MV Estrasada Rendimiento: 40.41% Degradación: 59.59% MVs no estresadas No sufren degradación Ataque al servidor web MV estresada Denegación de servicio desde la conexión de 4,000 clientes. MVs no estresadas Ligera degradación de hasta 0.6%

9 Experimentos. Cargas/descargas g masivas Throughput promedio del sistema durante un ataque de cargas masivas Clientes % Throughput %Degradación , Throughput promedio del sistema durante un ataque de descargas masivas Clientes % Throughput %Degradación , Degradación de throughput del sistema de hasta un 81.28% con 100 clientes. Degradación de throughput del sistema de hasta un 99.43% con 500 clientes.

10 Conclusiones Xen presentó un aislamiento excelente durante ataques de tipo SYN flood y a un web server. El sistema puede ser degradado casi un 100% durante cargas/descargas masivas de información. ió Se obtuvieron resultados opuestos a lo reportado en anteriores trabajos relacionados.

11 Trabajos Futuros Desarrollo de un mecanismo que permita limitar el Desarrollo de un mecanismo que permita limitar el ancho de banda usado para cada SO huésped como parte del hipervisor Xen.

12 Referencias [1] P. Changarti, Xen Virtualization: A Practical Handbook, 1st ed. Birmingham, B27 6PA, UK.: Packt Publishing Ltd., [2] V. Chaudhary, M. Cha, J. Walters, S. Guercio, and S. Gallo, A comparison of virtualization technologies for hpc, Advanced Information Networking and Applications, AINA nd International Conference on, pp , March [3] D. Chisnall, The definitive guide to the xen hypervisor. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press, [4] J. Smith and R. Nair, The architecture of virtual machines, Computer, vol. 38, no. 5, pp , May [5] D. Hu and Y. Y. Wang, Teaching computer security using xen in a virtual environment, Information Security and Assurance, ISA International Conference on, pp , April [6] J. William I. Bullers, S. Burd, and A. F. Seazzu, Virtual machines - an idea whose time has returned: application to network, security, and database courses, SIGCSE Bull., vol. 38, no. 1, pp , [7] M. Rosenblum and T. Garfinkel, Virtual machine monitors: current technology and future trends, Computer, vol. 38, no. 5, pp , May [8] D. Rule and R. Dittner, The Best Damn Server Virtualization Book Period, 1st ed. Burlington, MA, USA: Syngress Publishing Inc., [9] S. E. Madnick and J. J. Donovan, Application and analysis of the virtual machine approach to information system security and isolation, in Proceedings of the workshop on virtual computer systems. New York, NY, USA: ACM, 1973, pp [10] D. Gupta, L. Cherkasova, R. Gardner, and A. Vahdat, Enforcing performance isolation across virtual machines in xen, in Proceedings of the 7th ACM/IFIP/USENIX Middleware Conference, November [11] C. Schuba, I. Krsul, M. Kuhn, E. Spafford, A. Sundaram, and D. Zamboni, Analysis of a denial of service attack on tcp, Security and Privacy, Proceedings., 1997 IEEE Symposium on, pp , May [12] A. Piskozub, Denial of service and distributed denial of service attacks, Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science, Proceedings of the International Conference, pp , [13] J. Mirkovic i and P. Reiher, A taxonomy of ddos attack and ddos defense mechanisms, SIGCOMM Comput. Commun. Rev., vol. 34, no. 2, pp , [14] S. Kamal and B. Issac, Analysis of network communication attacks, Research and Development, SCOReD th Student Conference on, pp. 1 6, Dec [15] P. Barham, B. Dragovic, K. Fraser, S. Hand, T. Harris, A. Ho, R. Neugebauer, I. Pratt, and A. Warfield, Xen and the art of virtualization, in SOSP 03: Proceedings of the nineteenth ACM symposium on Operating systems principles. New York, NY, USA: ACM, 2003, pp [16] J. N. Matthews, W. Hu, M. Hapuarachchi, T. Deshane, D. Dimatos, G. Hamilton, and M. McCabe, Quantifying the performance isolation properties of virtualization systems, in ecs 07: Experimental computer science on Experimental computer science. Berkeley, CA, USA: USENIX Association, 2007, pp [17] T. Deshane, Z. Shepherd, J. N. Matthews, M. Ben-Yehuda, A. Shad, and B. Rao, Quantitative comparison of xen and kvm, in Xen Summit, [18] Jailtime, [19] N. Homepage,

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